31、化学知识的数据挖掘与发现

化学知识的数据挖掘与发现

在化学和化学工程领域，数据挖掘方法有着重要的应用，尤其是在预测三元金属间化合物的形成方面。下面将详细介绍基于数据挖掘的三元金属间化合物形成预测方法。

1. 研究方法概述

在研究三元合金系统中三元金属间化合物的形成时，采用了基于数据挖掘的系统方法。该方法主要基于实验室开发的模式识别技术和Villars的原子参数系统。研究将三元合金系统分为四类进行探讨：
- 非过渡元素之间的系统
- 过渡元素之间的系统
- 一个非过渡元素和两个过渡元素的系统
- 两个非过渡元素和一个过渡元素的系统

2. 研究采用的参数与计算方法

2.1 数据挖掘使用的原子参数

合金系统的物理化学行为通常与三个因素相关：几何因素、电荷转移因素和能带因素。在Villars的原子参数系统中：
- 几何因素：用有效原子半径的函数描述，这里用Rsp（伪势半径和）表示。
- 电荷转移因素：用组成元素电负性的差异描述，用XMB（Martynov - Batsaanov电负性标度）表示。
- 能带因素：通常被认为是价电子数的函数，用VE（Villars给出的元素数量）表示。

不过，在本研究中，Zn族元素（Zn、Cd和Hg）的VE值取2（而非12），因为d轨道的能级很深，spd杂化在Zn族元素的金属间化合物形成中不太可能起重要作用。

2.2 计算方法

使用原子参数Rsp、VE和XMB（分别缩写为R、V和X）及其函数来构建多维空间。将三元系统的代表点“绘制”到这些空间中，如果形成三元化合物的系统的代表点位于这些空间的特定区域，则可